#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @FileName  :Custom classes.py
# @Time      :2021/4/17 15:10
# @Author    :Letquit
"""
文件说明：定制类

"""
# __str__
class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    # 定义好__str__()方法
    def __str__(self):
        return 'Student object (name: %s)' % self.name
    __repr__ = __str__


print(Student('Michael'))

# __iter__
# 如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，
# 就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，
# 然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，
# 直到遇到StopIteration错误时退出循环

# 我们以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for循环
class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1   # 初始化两个计数器a，b

    def __iter__(self):
        return self     # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

    def __next__(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b     # 计算下一个值
        if self.a > 100000:     # 退出循环的条件
            raise StopIteration()
        return self.a   # 返回下一个值


# 把Fib实例作用于for循环
for n in Fib():
    print(n)

# __getitem__
# Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行
# print(Fib()[5])   #    'Fib' object is not subscriptable
# 要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法
class Fib(object):
    def __getitem__(self, n):
        # a, b = 1, 1
        # for x in range(n):
        #     a, b = b, a + b
        # return a
        if isinstance(n, int):  # n是索引
            a, b = 1, 1
            for x in range(n):
                a, b = b, a + b
            return a
        if isinstance(n, slice):  # n是切片
            start = n.start
            stop = n.stop
            if start is None:
                start = 0
            a, b = 1, 1
            L = []
            for x in range(stop):
                if x >= start:
                    L.append(a)
                a, b = b, a + b
            return L

f = Fib()
print(f[0])
print(f[1])
print(f[2])
print(f[3])
print(f[10])
print(f[100])
# 但是list有个神奇的切片方法
print(list(range(100))[5:10])
# 对于Fib却报错。
# f[0:5]
# 原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice，所以要做判断
print(f[0:5])
print(f[:10])
# 但是没有对step参数作处理
print(f[:10:2])
# 也没有对负数作处理，所以，要正确实现一个__getitem__()还是有很多工作要做的
# 此外，如果把对象看成dict，__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object，例如str
# 与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作list或dict来对集合赋值。
# 最后，还有一个__delitem__()方法，用于删除某个元素。
# 总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，
# 这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。

# __getattr__
# 正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。比如定义Student类
class Student(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'Michael'

    def __getattr__(self, attr):
        if attr == 'score':
            return 99
        if attr == 'age':
            return lambda: 25
        raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)
# 调用name属性，没问题，但是，调用不存在的score属性，就有问题了
s = Student()
print(s.name)
# print(s.score)  AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
# 错误信息很清楚地告诉我们，没有找到score这个attribute
# 要避免这个错误，除了可以加上一个score属性外，Python还有另一个机制，
# 那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性
# 当调用不存在的属性时，比如score，Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试获得属性，
# 这样，我们就有机会返回score的值
print(s.score)
# 返回函数也是完全可以的
print(s.age())
# 注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性，比如name，不会在__getattr__中查找。
# 此外，注意到任意调用如s.abc都会返回None，这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None
# 要让class只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出AttributeError的错误
# 这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段
# 这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。
# 现在很多网站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，调用API的URL类似：
# http://api.server/user/friends
# http://api.server/user/timeline/list
# 如果要写SDK，给每个URL对应的API都写一个方法，那得累死，而且，API一旦改动，SDK也要改。
# 利用完全动态的__getattr__，我们可以写出一个链式调用
class Chain(object):

    def __init__(self, path=''):
        self._path = path

    def __getattr__(self, path):
        return Chain('%s/%s' % (self._path, path))

    def __str__(self):
        return self._path

    __repr__ = __str__


print(Chain().status.user.timeline.list)
# 这样，无论API怎么变，SDK都可以根据URL实现完全动态的调用，而且，不随API的增加而改变！
# 还有些REST API会把参数放到URL中，比如GitHub的API
# GET /users/:user/repos
# 调用时，需要把:user替换为实际用户名。
# 如果我们能写出这样的链式调用
# print(Chain().users('michael').repos)
# 就可以非常方便地调用API了

# __call__
# 一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用instance.method()来调用。
# 能不能直接在实例本身上调用呢？
# 在Python中，答案是肯定的。任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用
class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __call__(self):
        print('My name is %s.' % self.name)


s = Student('Michael')
s()     # self参数不要传入
# __call__()还可以定义参数。
# 对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，
# 因为这两者之间本来就没啥根本的区别
# 如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，
# 因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限
# 那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？
# 其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用，能被调用的对象就是一个Callable对象
# 比如函数和我们上面定义的带有__call__()的类实例
# callable(Student())
# callable(max)
# callable([1, 2, 3])
# callable(None)
# callable('str')
# 通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象

# 小结
# Python的class允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便地生成特定的类。

class Chain(object):
    def __init__(self, path=''):
        self.__path = path

    def __getattr__(self, path):
        return Chain('%s/%s' % (self.__path, path))

    def __call__(self, path):
        return Chain('%s/%s' % (self.__path, path))

    def __str__(self):
        return self.__path

    __repr__ = __str__

    # print(Chain().users('michael').repos)   # /users/michael/repos
    urls = Chain()    # 初始化一个实例
    urls = urls.users    # 查找实例的一个属性
    urls = urls('michael')    # 调用一个函数
    urls = urls.repos    # 还是实例的属性


if __name__ == "__main__":
    run_code = 0
